# Codificador Compatível com JSON { #json-compatible-encoder }

Existem alguns casos em que você pode precisar converter um tipo de dados (como um modelo Pydantic) para algo compatível com JSON (como um `dict`, `list`, etc).

Por exemplo, se você precisar armazená-lo em um banco de dados.

Para isso, **FastAPI** fornece uma função `jsonable_encoder()`.

## Usando a função `jsonable_encoder` { #using-the-jsonable-encoder }

Por exemplo, você não pode colocar um modelo do Pydantic em uma `JSONResponse` sem antes convertê-lo em um `dict` com todos os tipos de dados (como `datetime`, `UUID`, etc) convertidos para tipos compatíveis com JSON.

Para esses casos, você pode usar o `jsonable_encoder` para converter seus dados antes de repassá-los para a resposta:

{* ../../docs_src/response_directly/tutorial001_py310.py hl[5:6,20:21] *}

        return 10;
    }

    /**
     * Initializes the converter.
     *
     * @throws IOException if an I/O error occurs during initialization.
     */
    void init() throws IOException;

    /**
     * Converts the given text into a list of readings based on the specified field and languages.
     *
     * @param text the text to be converted.
     * @param field the field to be used for conversion.

    }

    @GwtIncompatible @J2ktIncompatible private static final long serialVersionUID = 1;
  }

  /**
   * Returns a serializable converter object that converts between strings and shorts using {@link
   * Short#decode} and {@link Short#toString()}. The returned converter throws {@link
   * NumberFormatException} if the input string is invalid.
   *

`JSONResponse` en sí misma es una subclase de `Response`.

///

Y cuando devuelves una `Response`, **FastAPI** la pasará directamente.

No hará ninguna conversión de datos con los modelos de Pydantic, no convertirá los contenidos a ningún tipo, etc.

Esto te da mucha flexibilidad. Puedes devolver cualquier tipo de datos, sobrescribir cualquier declaración o validación de datos, etc.

    }

    @GwtIncompatible @J2ktIncompatible private static final long serialVersionUID = 1;
  }

  /**
   * Returns a serializable converter object that converts between strings and integers using {@link
   * Integer#decode} and {@link Integer#toString()}. The returned converter throws {@link
   * NumberFormatException} if the input string is invalid.
   *

        };
        request.setReadingConverter(converter);

        QueryBuilder result = request.buildQuery("test", Collections.emptyList());
        assertNotNull(result);

        String queryString = result.toString();
        // Should have both readings
        assertTrue("Should contain original text", queryString.contains("test"));
        assertTrue("Should contain converted reading", queryString.contains("test_reading"));
    }

    @GwtIncompatible @J2ktIncompatible private static final long serialVersionUID = 1;
  }

  /**
   * Returns a serializable converter object that converts between strings and floats using {@link
   * Float#valueOf} and {@link Float#toString()}.
   *
   * @since 16.0
   */
  public static Converter<String, Float> stringConverter() {
    return FloatConverter.INSTANCE;
  }

  /**

Vous pouvez également utiliser des modèles Pydantic comme sous-types de `list`, `set`, etc. :

{* ../../docs_src/body_nested_models/tutorial006_py310.py hl[18] *}

Cela attendra (convertira, validera, documentera, etc.) un corps JSON comme :

```JSON hl_lines="11"
{
    "name": "Foo",
    "description": "The pretender",
    "price": 42.0,
    "tax": 3.2,
    "tags": [
        "rock",

Vous pouvez utiliser le `jsonable_encoder` pour convertir les données d’entrée en données pouvant être stockées au format JSON (par exemple, avec une base de données NoSQL). Par exemple, convertir `datetime` en `str`.

{* ../../docs_src/body_updates/tutorial001_py310.py hl[28:33] *}